講演名 | 1996/3/18 ボルツマンマシンの学習を用いた連想記憶モデルにおける引き込み領域の大きさについて 小嶋 徹也, 伊達 惇, |
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抄録(和) | ホップフイールド型のニユーラルネツトワークを用いた連想記憶モデルの性能は与えられたパターンにノイズを加えた入力パターンから元の記銘パターンを想起できることにより評価される. このためには各記銘パターンの引き込み領域の大きさについて解析を行なうことが重要である. 本研究では, 連想記憶モデルの学習過程においてボルツマンマシンの学習を用いた場合に, 各記銘パターンとさまざまな方向余弦をもつ初期状態から想起を始めた時の完全想起率, すなわち目的のパターンを正しく想起できる割合を計算機実験により求めた. また, 素子数を変化させた場合のこの割合の変動の様子を調べ, ノイズが少ないとき, ある記憶率の値以下では素子数の増加に対し完全想起率も増加することを示した. |
抄録(英) | The Hopfield neural network should be able to recall the given nominal patterns from the "noisy" input patterns in order to work well as the associative memory. The size of the basins of the nominal patterns characterizes this property well. In this study, we investigate the percentage at which the nominal patterns can be recalled perfectly from the inputs having various direction cosines with the nominal one when the Boltzmann machine learning is used. It is also shown that such percentages about the inputs with less noise increase with the number of units when the memory rate is under some critical value. |
キーワード(和) | 連想記憶 / ボルツマンマシンの学習 / 引き込み領域 |
キーワード(英) | associative memory / Boltzmann machine learning / basin of attraction |
資料番号 | NC-95-130 |
発行日 |
研究会情報 | |
研究会 | NC |
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開催期間 | 1996/3/18(から1日開催) |
開催地(和) | |
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幹事補佐氏名(和) | |
幹事補佐氏名(英) |
講演論文情報詳細 | |
申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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本文の言語 | JPN |
タイトル(和) | ボルツマンマシンの学習を用いた連想記憶モデルにおける引き込み領域の大きさについて |
サブタイトル(和) | |
タイトル(英) | On the Basins of the Associative Memory Using the Boltzmann Machine Learning |
サブタイトル(和) | |
キーワード(1)(和/英) | 連想記憶 / associative memory |
キーワード(2)(和/英) | ボルツマンマシンの学習 / Boltzmann machine learning |
キーワード(3)(和/英) | 引き込み領域 / basin of attraction |
第 1 著者 氏名(和/英) | 小嶋 徹也 / Tetsuya Kojima |
第 1 著者 所属(和/英) | 北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻 Graduate School of Engineering, Hokkaido University |
第 2 著者 氏名(和/英) | 伊達 惇 / Tsutomu Date |
第 2 著者 所属(和/英) | 北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻 Graduate School of Engineering, Hokkaido University |
発表年月日 | 1996/3/18 |
資料番号 | NC-95-130 |
巻番号(vol) | vol.95 |
号番号(no) | 598 |
ページ範囲 | pp.- |
ページ数 | 8 |
発行日 |